Nos últimos anos, a chamada “corrida para a nuvem” transformou profundamente a estratégia de TI nas empresas. Agora, uma nova corrida tecnológica ganha força nos corredores executivos: a adoção da Inteligência Artificial (IA). Assim como ocorreu com a nuvem, há um entusiasmo generalizado em torno da IA – em especial da IA generativa – impulsionando organizações a implementá-la rapidamente para obter vantagens competitivas.

No Brasil, estima-se que 68% das empresas já utilizam alguma forma de IA, e mais da metade planeja investir em IA generativa no próximo ano. Entretanto, junto a esse avanço, persistem desafios estruturais como qualidade de dados deficiente, carência de profissionais qualificados e infraestrutura de TI inadequada.

Planejamento estratégico: da euforia à estratégia bem definida

A adoção da nuvem ensinou, muitas vezes da forma difícil, a importância do planejamento estratégico antes de abraçar uma nova tecnologia. No início da década passada, diversas empresas migraram sistemas para a nuvem impulsionadas mais pela pressão do mercado do que por uma estratégia clara.

Essa migração apressada levou a erros que, muitas vezes, custaram caro. Sem objetivos de negócio definidos e sem responder “por que migrar?”, muitas empresas acabaram implementando a tecnologia, mas com problemas pós-implementação.

Seis anos após o pico do hype de cloud, algumas ainda lidavam com ambientes desorganizados e custos acima do esperado – resultado de falta de planejamento e compreensão incompleta dos benefícios e desafios da nuvem.

Com a IA, gestores têm a oportunidade de evitar essa armadilha do deslumbramento sem direção. Em vez de adotar IA de forma reativa ou apenas para seguir a tendência, é essencial delinear um plano estratégico claro.

Isso inclui identificar casos de uso viáveis e alinhados às prioridades do negócio, estimar retornos esperados e estabelecer critérios de sucesso. A lição da cloud foi começar pequeno e focado: muitas empresas que obtiveram sucesso na nuvem iniciaram com projetos piloto ou migração de workloads menores, provando valor em escala reduzida antes de expandir. Esse início gradual permite aprendizado, ajustes de rota e evita expectativas irreais ou projetos megalomaníacos que possam fracassar.

Outra lição do movimento para cloud foi a importância de pensar no longo prazo e em arquiteturas flexíveis. Decisões tomadas no calor do momento, como concentrar tudo em um único provedor ou não dimensionar custos, cobraram seu preço depois. No âmbito da IA, isso se traduz em planejar arquiteturas escaláveis e integradas – por exemplo, garantir que modelos de IA possam se conectar às bases de dados e sistemas legados existentes, e ter uma visão de longo prazo para evoluir de pilotos isolados para uma plataforma de IA abrangente na empresa. Também implica preparar o terreno em termos de dados – assegurando qualidade, governança e disponibilidade dos dados necessários desde o início.

Governança e segurança da informação

Se o planejamento define onde a empresa quer chegar com IA, a governança estabelece como esse caminho será trilhado de forma controlada, segura e ética. Durante a difusão da computação em nuvem, logo se percebeu que era necessário criar mecanismos de governança para evitar descontrole de custos, riscos de compliance e vulnerabilidades de segurança.

Muitas empresas, após migrarem sistemas para cloud sem políticas claras, enfrentaram gastos superiores ao orçamento e problemas de segurança e conformidade. Isso levou ao desenvolvimento de práticas como FinOps e estruturas de governança de cloud para gerenciar múltiplos ambientes e garantir conformidade regulatória.

De forma análoga, na adoção de IA a governança não pode ser deixada para depois – deve ser um pilar desde o início. Uma governança eficaz de IA envolve diretrizes, processos e estruturas organizacionais para garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e utilizados de maneira responsável, alinhada aos valores e às leis. No contexto brasileiro, isso ganha contornos ainda mais críticos devido à legislação de proteção de dados (LGPD) e às crescentes preocupações da sociedade com a ética algorítmica.

As empresas precisam assegurar que suas soluções de IA estejam em conformidade com exigências legais como a LGPD, evitando penalizações e danos reputacionais. Além disso, a governança deve abordar riscos específicos da IA, como viés nos algoritmos, privacidade dos dados, transparência nas decisões automatizadas e segurança cibernética.

Diferentemente de aplicativos tradicionais, soluções de IA podem tomar decisões autônomas que afetam diretamente pessoas – por exemplo, aprovando um crédito ou filtrando um candidato a emprego. Se não houver uma supervisão rigorosa, podem ocorrer resultados discriminatórios, injustos ou inseguros, gerando consequências legais e para a imagem da empresa.

Outro elemento crítico dentro da governança é a segurança da informação. Na era da nuvem, aprendemos que não se pode terceirizar a responsabilidade pela segurança mesmo ao usar serviços de terceiros: foi preciso adotar criptografia, gestão de identidades, monitoramento de tráfego e outras práticas para proteger dados sensíveis em ambientes cloud.

Com a IA, os cuidados se ampliam. Os sistemas de inteligência artificial normalmente dependem de grandes volumes de dados – incluindo dados pessoais ou confidenciais – e de modelos complexos que podem ser alvos de ataques ou vazamentos. Assim, é imperativo implementar controles rigorosos para proteger dados sensíveis, evitar vazamentos de informações e mitigar riscos de ataques cibernéticos relacionados a IA.

Isso inclui desde assegurar a qualidade e a segurança dos dados de treinamento – evitando que dados adulterados corrompam um modelo – até proteger os modelos em si contra uso indevido ou roubo de propriedade intelectual. Segurança e governança andam de mãos dadas: mecanismos de auditoria, monitoramento contínuo e gestão de acessos devem fazer parte da política de IA, garantindo que o uso da inteligência artificial permaneça dentro dos limites éticos e seguros desejados.

Em suma, a comparação entre a corrida para a nuvem e a atual corrida para a IA revela um ponto central: transformações tecnológicas bem-sucedidas exigem muito mais que adoção de ferramentas – demandam visão estratégica, estrutura e pessoas preparadas.

A adoção de cloud computing ensinou lições valiosas sobre planejamento cuidadoso, governança rigorosa, atenção à segurança e desenvolvimento de talentos. No contexto brasileiro, onde há tanto entusiasmo quanto desafios práticos, essas lições tornam-se especialmente pertinentes. Em vez de uma adoção caótica ou impulsiva, a IA pode ser integrada de forma gradual, responsável e eficaz, gerando valor real e vantagem competitiva. Afinal, a tecnologia é transformadora não pelo que é em si, mas pelo como é aplicada. E aprender com a experiência – seja da nuvem, seja de outras inovações – é o melhor atalho para aplicar a inteligência artificial com inteligência, no pleno sentido da palavra.